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애플은 향후 출시될 스마트 글래스와 헤드셋을 헬스케어 기기로 진화시키기 위한 작업을 진행 중입니다. 현재 애플은 "비전(Vision) 제품군 전반에 걸친 건강, 웰빙 및 피트니스 경험의 미래를 정의할" 팀 리더를 영입하고 있습니다.

2	No text...	340
3	빠른 재정비 주기: 팰컨 부스터의 재정비 속도가 중요한 이유 부스터를 여러 번(팰컨 주력 기종의 경우 30회 이상) 비행시키고 착륙시키는 것은 전체 과정의 일부일 뿐입니다. 이 부스터들을 최단 시간 내에 다시 비행할 수 있도록 재정비(refurbishing)하는 것이 매우 중요합니다. 재정비 단계 ▪️︎ 세척: 멀린(Merlin) 엔진과 기체 외부의 그을음 및 배기가스 잔여물을 씻어냅니다. ▪️︎ 테스트: 항공 전자 장비, 유압 장치 및 추진제 탱크에 대한 진단 점검을 실행합니다. ▪️︎ 부품 교체: 마모가 발생했을 때 전면적인 오버홀(분해 수리)을 진행하기보다는 소형 부품이나 개별 엔진을 교체합니다. 예상대로 스페이스X의 상위 10기 팰컨 부스터는 주로 스타링크 발사에 집중되어 있습니다. 요구되는 발사 빈도를 고려할 때, 스타링크 위성 군집(constellation)을 최대한 빠르게 구축하려면 빠른 재정비 주기가 필수적입니다. 다음은 현재 운용 중인 스페이스X 상위 20기 팰컨 부스터의 비행 횟수 및 부스터당 평균 재정비 소요 기간(일) 목록입니다. ▪️︎ B1067 - 36회 비행 \| 53일 ▪️︎ B1071 - 35회 비행 \| 48일 ▪️︎ B1063 - 33회 비행 \| 64일 ▪️︎ B1078 - 29회 비행 \| 43일 ▪️︎ B1077 - 29회 비행 \| 48일 ▪️︎ B1080 - 28회 비행 \| 43일 ▪️︎ B1081 - 26회 비행 \| 43일 ▪️︎ B1082 - 23회 비행 \| 42일 ▪️︎ B1075 - 22회 비행 \| 57일 ▪️︎ B1088 - 17회 비행 \| 36일 ▪️︎ B1085 - 17회 비행 \| 42일 ▪️︎ B1083 - 16회 비행 \| 43일 ▪️︎ B1093 - 15회 비행 \| 33일 ▪️︎ B1090 - 13회 비행 \| 47일 ▪️︎ B1097 - 11회 비행 \| 31일 ▪️︎ B1092 - 10회 비행 \| 40일 ▪️︎ B1100 - 8회 비행 \| 35일 ▪️︎ B1096 - 7회 비행 \| 63일 ▪️︎ B1095 - 7회 비행 \| 56일 ▪️︎ B1094 - 7회 비행 \| 58일 주요 시사점 ▪️︎ 평균 재정비 주기는 초기 블록 5(Block 5) 시절(과거에는 종종 50~100일 이상 소요) 이후 획기적으로 단축되었습니다. 현재 운용 중인 코어들의 경우 발사체 전반에 걸쳐 약 30~45일의 짧은 재정비 주기가 일반적이며, 역대 최단 기록은 10일 미만입니다. ▪️︎ 비행 횟수가 많은 부스터(20회 이상)는 스타링크 임무의 비중이 압도적으로 높습니다(일반적으로 전체 비행의 60~80%+). 스페이스X가 발사 주기가 짧은 위성 군집 구축에는 이 부스터들을 활용하고, 고부가가치의 유인 캡슐인 드래건(Dragon) 및 정부 임무에는 비교적 덜 사용되었거나 특화된 코어를 남겨두어 필요할 때 투입하기 때문입니다. ▪️︎ B1067과 B1071 부스터는 합산 70회 이상 비행했으며 팰컨 9 재사용 전체에서 큰 비중을 차지합니다. 다수의 중견 부스터(B107x~B108x)들은 15~29회 비행 구간에 위치해 있으며, 마찬가지로 스타링크 임무 비중이 높은 패턴을 보입니다. ▪️︎ B1069와 같이 비행 횟수가 많은 일부 구형 팰컨 코어들은 높은 성능을 요구하는 GTO(정지천이궤도) 임무에서 한계치까지 쓰이고 소모(폐기)되거나 퇴역했습니다. ▪️︎ 부스터당 드래건/국제우주정거장(ISS) 임무 수행 횟수는 상대적으로 적은 편(0~4회)입니다. 이는 해당 임무가 스타링크 발사(최근 팰컨 9 발사의 약 80% 차지)보다 빈도가 낮고, 주로 성능이 이미 안정적으로 검증된 코어(proven cores)에 배정되기 때문입니다. 발사체 운용 종합 분석 ▪️︎ 재사용 기술은 이제 성숙 단계에 접어들었습니다. 현재 운용 중인 상위 10기 부스터의 비행 횟수만 합쳐도 수백 회에 달하며, 스타링크가 대규모 발사 물량을 뒷받침해 주어 빠른 비용 회수(amortization)가 가능해졌습니다. ▪️︎ 재정비 주기는 지속적으로 단축되고 있으며, 이는 스페이스X의 높은 연간 발사 빈도(2026년 8월 초 기준으로 이미 팰컨 9 발사 80회 훌쩍 돌파)를 뒷받침합니다. ▪️︎ 드래건 임무는 여전히 철저한 검증이 요구되는 최고 중요도의 임무로 남아있는 반면, 통신, 지구 관측, 국가 안보 등 '기타 상업용' 임무들이 그 사이의 공백을 채우고 있습니다. https://x.com/BassonBrain/status/2083862191774536027?s=20	278
4	현재 운용 중인 스페이스X의 팰컨 9(Falcon 9) 부스터 24기가 지금까지 총 424회의 비행 및 착륙을 달성했습니다 이는 부스터 1기당 평균 18회 가까이 비행과 착륙을 반복한 셈입니다 상위 10기의 부스터가 전체 임무 중 290회를 차지하고 있으며, 특히 최다 비행 기록을 보유한 B1067 부스터는 무려 36회의 비행 및 착륙이라는 독보적인 기록을 세우고 있습니다 다른 우주 발사체 기업들이 단 한 번의 비행 후 부스터를 폐기하는 동안, 스페이스X는 동일한 로켓을 계속해서 재사용하며 비용을 대폭 절감하고, 발사 주기를 끌어올리며, 착륙에 성공할 때마다 경쟁사들과의 격차를 더욱 벌리고 있습니다	318
5	삼전닉스 저점 매수 노렸나…‘빚투’에 마통 6일간 1.8조 늘어 -지난달 은행권들이 대출 조이기에 나섰지만 지난달 주택담보대출과 마이너스통장(마통)을 중심으로 대출 증가세가 이어졌다. 특히 코스피 급락 이후 저가 매수를 노린 ‘빚투(빚내서 투자)’ 수요가 몰리면서 마통 잔액은 약 4년만에 최대 수준으로 불어났다. https://naver.me/5sulQE7B	841
6	스테퍼 vs 스캐너 https://blog.naver.com/nlueoxy/224365886414	1 021
7	달 기지는 훨씬 더 엄청날 것입니다	1 011
8	테슬라 주식도 언젠가는 다시 빛을 발하겠지만, 모델 Y를 6개월간 타본 차주로서 분명히 말씀드릴 수 있는 건, 이 자율주행 기술은 그야말로 '마법'이나 다름없다는 것입니다. 방금 FSD가 주변에 우물쭈물하는 운전자들이 가득한 상황에서도, 고속도로 진출입로를 오가며 억수같이 쏟아지는 폭우를 뚫고 주행했습니다. 이보다 더 안전하다고 느낀 적은 없었습니다. 극강의 안전과 부드러운 주행을 위해 차가 스스로 필요한 모든 움직임을 계산해 내는 모습을 지켜보는 것은 정말 즐거운 경험이었습니다. 만약 테슬라를 가지고 계시지 않다면, 다음 차량으로 테슬라를 강력히 고려해 보시기를 권해드립니다. 연로하신 부모님이나 몸이 불편한 지인분이 계시다면 그분들을 위해서라도 말이죠. 사람이 직접 하는 수동 운전은 빠르게 구시대의 유물이 되어가고 있습니다. 저는 앞으로 절대 다른 차는 사지 않을 것입니다. 정말 스스로의 한계를 뛰어넘는 역대급 성과를 보여주셨군요 @Tesla_AI @Tesla. 경이로운 업적입니다. 여러분은 수백만 명의 생명을 구하고, 그들의 삶을 완전히 바꿔놓을 것입니다.	943
9	■수주 연계 초고속 증설 본격화 1조 투입해 내년 1분기 본격 가동 착공일정 올 상반기로 대폭 앞당겨 부산도 증설…매년 생산 20% 확대 수요 폭증에 빅테크 잇단 장기계약 선수주 후증설 전략으로 체질 전환	792
10	https://www.sedaily.com/article/20074837?ref=naver	736
11	혼다, 다이아몬드 반도체도 "타사보다 먼저 탑재"… SiC에 이어 세계 최초 노린다 혼다가 '궁극의 반도체'로 불리는 인조 다이아몬드를 기판으로 활용하는 전력 반도체 연구개발(R&D)에 속도를 내고 있다. 최근 혼다는 세계 최고 수준인 6.5암페어(A)의 전류를 제어하는 데 성공했다. 오는 2030년대 전기차(EV) 탑재를 목표로 하고 있다. 앞서 실리콘카바이드(SiC) 전력 반도체를 양산차에 세계 최초로 탑재했던 실적을 보유한 혼다는 다이아몬드 반도체에서도 선구자적 입지를 재현하겠다는 구상이다. 전력 반도체는 전압과 전류를 제어하는 역할을 담당하며, 전기차의 인버터 등에 핵심 부품으로 탑재된다. https://www.nikkei.com/prime/mobility/article/DGXZQOUC08A1M0Y6A700C2000000	665
12	이 수조 달러가 걸린 승부는 2026년 말 이전에 판가름 날 것이다. 그 결과에 걸린 판돈은 막대하다. 경로 1: 시장이 Anthropic의 IPO 가치를 산정하고, 상장 후 공개시장에서 형성되는 기업가치가 이 질문에 답을 내놓는다. 경로 2: AI 실행 하네스와 오픈 모델을 결합했을 때의 경제성이 더욱 정교하게 계산되고 널리 알려진다. 그 결과, 토큰 사용량을 실질적으로 줄일 수 있다는 사실이 입증된다. 그러면 현재의 매출 런레이트와는 별개로, 향후 예상 실적을 반영한 모델 기업들의 밸류에이션이 달라진다. 경로 3: 오픈 모델의 경쟁 압력으로 인해 프런티어 AI 연구소들이 선제적으로 가격을 인하하고 토큰 효율을 개선한다. 이에 따라 가격과 성능의 파레토 프런티어가 새롭게 설정된다. 제 추측을 말하자면, 밸류에이션의 왜곡이 가장 심했고 고점을 찍은 시점은 2월이었다. 여기서 밸류에이션이 더 오를 수는 있지만, 앞으로는 이전처럼 과도하게 치우치지 않을 것이며 EV/MW, 즉 메가와트당 기업가치를 기준으로 훨씬 더 정밀하게 평가될 것이다.	529
13	차마스 팔리하피티야는 OpenAI와 Anthropic이 양강 체제를 유지한다면, 각각 기업가치 5조~10조 달러에 이를 수 있다고 전망했다. “OpenAI와 Anthropic, 그리고 오픈 모델 진영의 AI 연구소들은 당분간 매출이 가파르게 늘어날 것이라고 봅니다. 하지만 다시 말하지만, 중요한 건 당장의 매출이 아닙니다.” “기업가치를 판단할 때 시장은 5~10년 뒤를 내다봅니다. 향후 2~3년 안에 경쟁력이 흔들릴 수 있다고 판단되는 기업에는 프리미엄 밸류에이션을 부여하지 않을 것입니다.” “결국 누군가는 이 질문에 명확히 답해야 합니다. OpenAI와 Anthropic의 양강 체제가 지속된다는 결론이 나온다면, 5~10년 뒤 매출의 지속 가능성에는 사실상 위험이 없습니다. 그렇다면 두 회사는 각각 기업가치가 5조~10조 달러에 이를 수 있습니다.” “반면 같은 결과를 얻는 데 불필요하게 쓰이는 토큰을 줄여주는 실행 프레임워크나 소프트웨어 하네스가 등장한다면 이야기가 조금 달라집니다. 토큰 사용량 자체가 크게 줄어들 수 있기 때문입니다. 이 부분은 앞으로 명확히 정리돼야 할 문제라고 봅니다.”	517
14	#차마스팔리하피티야 다음은 저의 AI 투자 가이드입니다. 2026년 8월 현재, 제가 생각하는 최선의 견해는 다음과 같습니다. 1. LPS (토지·전력·인프라 쉘, Land Power Shell) 여전히 현금 수익률(Cash-on-cash returns)을 낼 수 있는 가장 확실하고 빠른 경로입니다. 이 계층에서는 수많은 가치를 신속하게 조립하고 거래할 수 있습니다. 또한 데이터센터 확장에 대한 사회적 반발이 커질수록, 전력 공급이 확보된 부지(Energized land)의 가치는 폭발적으로 상승할 수 있습니다. 저는 이 분야의 전망을 매우 긍정적(Bullish)으로 봅니다. 저는 이 영역에 아주 공격적으로 진입했습니다. 제 파트너인 아니타 벌랠리언(@anitavlallian)과 저는 현재부터 2029년까지 순차적으로 가동될 약 6GW 규모의 전력망 및 자체 에너지 설비(Behind-the-meter)를 확보해 두었습니다. 2. 실리콘 (반도체) 저는 2015년 그록(@GroqInc)의 설립을 도왔으며, 2025년 12월 200억 달러 규모로 엔비디아(@nvidia)에 라이선스(매각/인계) 계약을 체결했습니다. 이제 저는 이 계층에서 그 어떤 투자나 인큐베이팅도 하지 않을 것입니다. 현재 칩에 요구되는 성능 수준은 너무 높고, 제조 공정의 정밀도는 지나치게 복잡하며, 스타트업이 메모리와 같은 인접 부품을 확보하기 위해 공급망에 영향력을 행사하는 것은 더 이상 불가능합니다. 그록이나 세레브라스(Cerebras)의 성공을 좇는 과정에서 수많은 자본이 낭비될 것입니다. 이 두 스타트업은 이러한 제약 조건들이 지금보다 훨씬 덜했던 10년 전이었기에 타당성이 있었다는 점을 명심해야 합니다. 3. 클라우드 (Clouds) 클라우드는 수익성이 대단히 높지만, 구축하기가 매우 어렵고 유지보수에 막대한 비용이 들며 기술적으로도 복잡합니다. 또한 AI 정렬(Alignment)이 점점 더 중요한 문제로 대두됨에 따라, 클라우드 제공업체들은 강력한 고객확인제도(KYC)를 구축하고 이를 증명할 것을 요구받게 될 것입니다. 이는 위험 대비 보상 비율(Risk-reward ratio)을 왜곡시킵니다. 저는 부실한 KYC 탓에 클라우드가 악의적인 행위자의 악행을 방치했다고 미국 정부가 지적할 때, 그 책임을 지고 싶지 않습니다. 4. 모델 (Models) 모델은 복잡합니다. 현재 가장 큰 미해결 과제는 '오늘날 모델들이 창출하는 수익 중 과연 어느 정도가 무의미한 토큰 소모 극대화(Tokenmaxxing)와 저품질 모델 동작에 기인한 것인가?'입니다. 만약 그 비중이 높다면, 토큰 소비량이 급증하더라도 연간 수익은 의미 있는 수준으로 감소할 것입니다. 이것이 이 계층에서 마주한 가장 큰 경제적 의문입니다. 5. 하네스 (Harnesses, 제어 및 연결 시스템) 여기가 바로 진짜 기회가 있는 곳이며, 제가 2년 전 @8090solutions를 창업한 이유이기도 합니다. 요약하자면, 하네스는 기업이 자신들만의 독자적인 컨텍스트(알렉스 카프가 말하는 기업의 '알파(Alpha)')를 온전히 소유할 수 있도록 돕습니다. 이는 곧 기업의 데이터, 워크플로, 평가 지표(Evals), 그리고 비즈니스 규칙을 의미합니다. 기업에 이러한 환경을 제공하는 하네스는 '특정 모델에 종속되지 않는(Model-agnostic)' 매우 낮은 전환 비용을 창출하며, 이는 위 4번 항목에 대한 저의 견해를 더욱 뒷받침합니다. 6. 애플리케이션 (Applications) 애플리케이션은 하네스와 함께 또 다른 장기적 승자가 될 것입니다. 이곳은 "기성품(Off the shelf)" 소프트웨어와 "맞춤형 용역(Custom time and materials)" 소프트웨어 간의 경계가 허물어지는 지점입니다. 이제 모든 기업은 적절한 하네스만 있다면 회사를 운영하는 소프트웨어에 자신들만의 '알파'를 불어넣을 수 있습니다. 저는 이것이 곧 기성품 소프트웨어가 대거 맞춤형 소프트웨어로 대체됨을 의미하며, 기업을 위해 이러한 솔루션을 개발하는 엄청난 시장 기회가 열릴 것이라 예상합니다. '한 번 만들어서 반복적으로 판매하는 방식'은 더 이상 이곳에 필요치 않은 SaaS 시대의 뒤처진 시장 진출(GTM) 전략입니다. 이제는 '태생적인 맞춤형 설계(Custom by design)', '알파가 내재화된(Alpha embedded)', '본질적으로 독점적인(Proprietary by nature)' 솔루션을 생각해야 합니다. 끝. 이 시장에 참여하는 모든 플레이어들에게 행운을 빕니다! https://x.com/chamath/status/2083463694931902561?s=20	469
15	설비투자액 사상 최고 35조 엔, AI 공급망 구축 저변 확대… 2026년도 닛케이 조사 2026년 8월 2일 17:00 [회원 전용 기사] 니혼게이자이신문이 집계한 2026년도 설비투자 동향 조사에 따르면, 전 산업의 투자 계획 규모가 전년도 실적 대비 14.2% 증가한 35조 6,734억 엔으로 나타났다. 이는 사상 최고치를 경신한 것으로, 4년 만에 10%가 넘는 증가율을 기록했다. 데이터센터와 반도체, 송배전 설비 등 인공지능(AI) 관련 투자의 저변이 갈수록 확대되고 있다. 이번 조사는 일본 국내 상장 기업 및 자본금 1억 엔 이상의 주요 기업을 대상으로 실시되었으며, 응답한 813개 사 중 연결 대상 관계에 있는 기업을 제외한 715개 사를 기준으로 집... https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC2308S0T20C26A7000000/?n_cid=SNSTW001&n_tw=1785657682	529
16	UBS는 하이퍼스케일러들이 2027년에 7,610억 달러, 즉 전체 설비투자(CapEx)의 73%를 메모리에 지출할 것으로 추정했습니다. "이는 하이퍼스케일러들의 전반적인 설비투자 규모가 상향될 가능성을 시사하기도 하지만, 동시에 이러한 투자 추세가 과연 얼마나 지속 가능할지에 대한 의문을 제기합니다."	561
17	AI 특수에 들썩이는 대만, 2억 엔 고급 아파트 줄줄이 팔려… 호황 쏠림 현상에 정부는 '위기감' 2026년 8월 2일 11:00 [회원 전용 기사] 【타이베이=에구치 료스케】 대만 경제가 인공지능(AI) 수요에 힘입어 전례 없는 호황을 누리고 있다. 7월 31일 대만 행정원 주계총처(통계청 격)가 발표한 2분기(4~6월) 역내총생산(GDP)은 전년 동기 대비 12.92% 증가하며, 과거 고도성장기를 방불케 하는 가파른 성장세를 이어가고 있다. 하지만 이러한 호황의 혜택이 첨단 기술 산업에만 집중되면서, 업종 간 호불황이 극명하게 엇갈리는 이른바 'K자형' 양상이 갈수록 뚜렷해지고 있다. https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGM30ATE0Q6A730C2000000/?n_cid=SNSTW005&n_tw=1785657115	535
18	https://www.yna.co.kr/view/AKR20260801039300009?input=1195m	500
19	100억 달러 가치의 스타트업, 단 한 가지 작업만 압도적으로 수행하는 트랜스포머 구축을 위해 SK하이닉스의 지원 확보 엣치드(Etched), 오직 추론 워크로드만을 위해 설계된 AI 칩으로 엔비디아에 도전장 엣치드는 SK하이닉스로부터 신규 투자를 유치하며 103억 달러의 기업 가치를 달성함. 이 스타트업은 까다로운 AI 추론 워크로드에 특화된 맞춤형 프로세서를 개발함. 엣치드는 오늘날 많은 추론 작업에서 기존 GPU가 전력을 낭비하고 있다고 주장함. 미국 기반의 AI 칩 스타트업인 엣치드(Etched)는 오로지 추론 워크로드(inference workloads)만을 위해 설계된 프로세서 개발을 추진하는 가운데, SK하이닉스로부터 신규 투자를 유치하며 기업 가치 103억 달러를 달성했습니다. 이 회사는 기존 GPU가 많은 추론 작업에서 요구하는 것보다 과도한 연산 능력을 제공하는 반면, 갈수록 까다로워지는 AI 모델에는 턱없이 부족한 메모리를 제공한다고 주장합니다. 이번 최신 투자금은 범용 그래픽 처리 장치(GPU)가 아닌 맞춤형 칩, 공유 메모리, 그리고 저전력 소비를 중심으로 설계된 랙 규모(rack-scale) 추론 시스템의 생산을 지원하는 데 사용될 예정입니다. 맞춤형 추론 칩이 기존 GPU를 능가할 것이라 확신하는 엣치드 하버드 출신인 개빈 우베르티(Gavin Uberti), 로버트 와첸(Robert Wachen), 크리스 주(Chris Zhu)가 설립한 엣치드는 대형 언어 모델(LLM) 학습보다는 AI 추론에 전적으로 집중하고 있습니다. 이 스타트업은 자사의 시스템이 저전압 추론(LVI, Low Voltage Inference) 기술과 클러스터 스케일 메모리(CSM, Cluster Scale Memory)를 결합하여, 프로세서가 기존 GPU보다 훨씬 더 큰 공유 메모리 풀에 접근할 수 있게 해준다고 설명합니다. 크리스 주는 "오늘날 AI 칩들은 열 스로틀링(thermal throttling) 없이는 플롭스(FLOPs)를 확장할 수 없습니다. 플롭스 활용도가 높아지면 AI 칩은 더 많은 전력을 소모하고 클럭 속도를 하향 조정합니다…"라고 말했습니다. "우리는 칩의 연산 블록을 대부분의 AI 칩 전압의 절반 미만에서 구동할 수 있는 새로운 아키텍처를 설계했습니다. 이를 통해 현재 AI 칩들보다 몇 배 더 높은 플롭스 밀도를 구현할 수 있습니다." 연구진은 활용도가 높아지면 전력 소비가 증가하고 결국 열 한계(thermal limits)로 인해 작동 클럭 속도가 감소하기 때문에 기존 프로세서들이 부동소수점 성능을 높이는 데 어려움을 겪는다고 주장합니다. 고대역폭 메모리(HBM)를 사용하는 프로세서는 추론 워크로드 동안 메모리 하위 시스템 및 인터커넥트(interconnects)가 추가적인 지연 시간(latency)을 유발하기 때문에 SRAM 수준의 디코딩 속도를 달성할 수 없습니다. 따라서 그들은 더 빠른 메모리 접근을 가능하게 하기 위해 자체 개발한 초저지연, 고대역폭 인터커넥트를 통해 연결된 '공유 저지연 메모리 풀'을 구축했습니다. "우리의 HBM/SRAM 하이브리드 설계는 메모리 용량과 메모리 간(mem2mem) 지연 시간을 모두 해결하여 높은 처리량(throughput)과 상호작용성(interactivity)을 동시에 실현합니다." "CSM은 지연 시간을 개선하며, SRAM 전용 칩, 3D DRAM 칩 또는 광학 장치가 안고 있는 오늘날의 비용, 신뢰성, 수율, 발열 및 연산 트레이드오프(tradeoffs)를 피할 수 있게 해줍니다." 또한 이 회사는 많은 AI 모델이 처리를 계속하기 전에 칩, 메모리 및 네트워킹 하드웨어 간에 데이터를 이동하느라 시간을 낭비하고 있다고 지적합니다. 엣치드에 따르면, 자사의 CSM 아키텍처는 데이터 전송 중 추가적인 메모리 계층을 최소화하여 이러한 지연을 줄여줍니다. 자금 조달 급증으로 생산 및 글로벌 확장 가속화 엣치드는 매우 빠른 속도로 투자를 유치하여 2023년 시드 라운드에서 540만 달러, 2024년 1억 2,000만 달러, 2025년 5억 달러, 그리고 2026년에 3억 달러를 조달했습니다. 이러한 투자로 총 누적 투자액은 약 9억 2,540만 달러에 달하며, 이번 최신 자금 조달을 통해 회사의 가치는 50억 달러에서 103억 달러로 두 배 상승했습니다. 이번 시리즈 C 라운드에는 세쿼이아 캐피탈(Sequoia Capital), 안드레센 호로위츠(Andreessen Horowitz), 제인 스트리트(Jane Street), 디퓨전(Diffusion), 아르고(Argo), 그리고 SK하이닉스가 참여했으며, 이는 AI 하드웨어 시장 내 경쟁이 심화됨에도 불구하고 투자자들의 지속적인 신뢰를 보여줍니다. 로버트 와첸은 "이번 라운드는 우리 추론 클러스터의 생산을 가속화할 것"이라고 밝히며, 캘리포니아 밀피타스(Milpitas) 인근에 8만 평방피트 규모, 10메가와트(MW) 전력 용량의 시설을 열었다고 확인했습니다. 현재 이 회사는 400명 이상의 직원을 고용하고 있으며, 10억 달러를 초과하는 고객 수요를 보고했고, 대만에 제조 시설을 설립했습니다. 엣치드의 시스템은 기존 대형 언어 모델(LLM), 전문가 혼합(MoE, Mixture-of-Experts) 아키텍처는 물론 맘바(Mamba)를 포함한 대안 모델들을 모두 지원할 예정입니다. (출처: Blocksandfiles) https://www.techradar.com/pro/usd10b-startup-gets-sk-hynix-backing-to-build-a-transformer-that-does-just-one-thing-but-exceedingly-well	476
20	https://youtu.be/1bxuK0mRNfo?si=JooXXQe8BdP27cdO	506

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